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  • Centruroides tecomanus 蝎毒在早期中毒阶段对大鼠心功能的影响

    研究发现揭示了*Centruroides tecomanus*蝎毒的早期功能性心脏毒性。 连续心电图记录显示,蝎毒引起的心率反应呈双相性。 早期中毒改变心脏节律和房室传导。 早期出现心肌水肿和纤维分离,但无明显坏死。 引言 蝎子蜇伤(蝎毒中毒)是一种医疗急症,也是全

    来源:Toxicon

    时间:2026-10-01

  • 牛、小反刍动物及南美洲骆驼科动物的中枢神经系统疾病:一项回顾性研究

    •反刍动物和南美骆驼科动物的中枢神经系统(CNS)疾病罕见,但与高发病率和死亡率相关。•炎症性中枢神经系统疾病是最主要的病理发现。•在所有物种中,幼年动物(<2岁)受影响的程度不成比例。•观察到明显的季节性模式,大多数病例发生在冬季和春季。引言反刍动物和南美骆驼科动物(SAC

    来源:The Veterinary Journal

    时间:2026-10-01

  • DCPR:通过跨模态扰动解耦共享语义以实现鲁棒的多模态情感分析

    摘要 多模态情感分析的难点在于各模态之间可靠性不均衡,这引发了两个问题。(1) 嘈杂的模态容易污染多模态融合中的共享表示。(2) 当模态之间存在冲突时,单模态预测容易产生过度自信。为解决这些问题,本文提出了DCPR框架。我们将多模态表示解耦为共享的情感语义成分和模态特定的干扰

    来源:Neurocomputing

    时间:2026-10-01

  • 通过共指感知与自适应知识重分配改进场景知识视觉定位

    摘要场景知识视觉定位(SK-VG)旨在定位由场景知识推导出的模糊指代表达所引用的目标图像区域。然而,现有方法由于复杂的共指关系和冗余的场景相关信息,难以有效利用此类知识。为缓解这些问题,我们提出了一种由多阶段任务特定优化驱动的端到端视觉定位框架,在该框架中,共指感知推理和自适

    来源:Neurocomputing

    时间:2026-10-01

  • 用于零样本跨语言立场检测的主题框架引导数据增强

    • 聚焦于具有挑战性的跨语言和零样本场景下的立场检测。• 受框架理论启发,提出了一种新颖的主题框架引导的数据增强方法。• 构建主题框架作为跨语言的结构化通用表示。• 通过竞争方法和基于大语言模型的实验验证了我们方法的有效性。 引言 识别社交媒体上人们的态度已成为文本挖掘和社

    来源:Neurocomputing

    时间:2026-10-01

  • EmbedGuard:面向安全文生图的分层概念检测与嵌入引导

    •EmbedGuard-Max 在 T2I 模型中针对 Ring-A-Bell 攻击取得了 0.2% 的攻击成功率 (ASR)。•EmbedGuard 有效地抑制了有害内容,同时保持了图像质量。•即插即用集成:增加了 0.56 秒的延迟,并支持 SD 和 FLUX.1。引言文

    来源:Neurocomputing

    时间:2026-10-01

  • 基于多源异构数据融合与图感知双对比学习的药物-药物相互作用预测

    •统一的多源融合策略增强了异构药物表征。•MHGCL将图结构感知的自适应子图提取与双对比学习相结合,用于DDI预测。•MHGCL提升了跨模态交互和异构特征一致性。•MHGCL在三个公开的DDI数据集上始终优于现有最先进的方法。引言随着药物组合在临床治疗中的广泛使用 [1],药

    来源:Pattern Recognition

    时间:2026-10-01

  • 一种包封重组衣壳蛋白的生物矿化碳酸钙纳米疫苗可诱导石斑鱼对神经坏死病毒产生强烈的保护性免疫

    •开发一种靶向神经坏死病毒 (NNV) 的生物矿化纳米疫苗 (CaCO3@CP)。•CaCO3@CP 在石斑鱼中引发强烈且持久的全身细胞性和体液免疫。•在致死性 NNV 攻击下,疫苗接种实现了 68.89% 的存活率和显著的病毒清除。引言病毒性疾病,特别是由神经坏死病毒 (N

    来源:Fish & Shellfish Immunology

    时间:2026-10-01

  • 综述:精准运动处方:整合自主神经系统监测与机器学习以优化 VO2max 适应的综述,面向健康与表现

    ## 摘要 ### 目的 个体对标准化有氧训练的适应存在显著差异,约15%的参与者被认定为最大摄氧量(VO₂max)提升方面的无应答者。本文探讨如何通过心率变异性(HRV)监测自主神经系统(ANS),作为一种无创、实用的工具,实现运动处方的个性化,提高训练应答率,并增强心

    来源:Sport Sciences for Health

    时间:2026-10-01

  • 基于机器学习和分子动力学的聚苯并咪唑基高温质子交换膜计算机模拟设计

    •基于机器学习-分子动力学闭环框架的PBI基高温质子交换膜合理设计。•人工神经网络在电导率和掺杂水平方面表现出高精度。•关键描述符指导位点工程与共轭扩展策略。•分子动力学模拟验证了增强的酸保留和质子传输能力。引言高温质子交换膜燃料电池(HT-PEMFCs)代表了一种有前景的氢

    来源:Journal of Membrane Science

    时间:2026-10-01


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